在医疗与生命科学中扩展智能体:来自 Madrigal Pharmaceuticals、Abridge 和 Vizient 的经验
这件事讲了什么
这篇文章讲的是,医疗和生命科学行业也在用 AI 智能体(能自动完成多步任务的程序),但这里的规矩比别的行业严得多。比如,一个错误答案可能涉及病人安全,所以光产品好用不够,还得能审计、合规、随时说清楚 AI 干了什么。文中举了三家机构的例子:Madrigal Pharmaceuticals 做了一个内部多智能体平台,帮员工查资料、做分析;Abridge 把医生和病人的对话自动变成病历,还能在整个流程里持续帮忙;Vizient 则让医院能查询原本锁在各个系统里的数据。对读者的用处是:能了解这个行业落地 AI 时最看重的可观测性、评估和成本控制,以及哪些场景已经产生了实际回报。
可以使用的工具
文中可用工具
- Madrigal Pharmaceuticals 企业多智能体平台帮助员工跨结构化系统、文档和外部来源搜索、分析和综合证据
- Abridge将医患对话转化为临床文档,并在临床工作流中提供持续智能体支持
- Vizient GenAI 平台让医疗服务提供者查询原本孤立的医院数据,回答投资回报或成本效益等问题
- LLM gateway统一查看不同用户和模型的花费,在扩大智能体自主权前控制成本
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